熊猫填充列值以具有其他列的相似值

Posted 2023-03-25

【中文标题】熊猫填充列值以具有其他列的相似值

【英文标题】：Pandas fill column values to have similar values of other column(s)

【发布时间】：2020-12-27 16:24:34

【问题描述】：

我有一个日期列，其中包含每一分钟的时间序列数据。我想更新我的所有其他列以每分钟也有数据，因此 Date2 和 Date3 列应该与 Date 列具有相同的值。我还希望列 Value1（链接到 Date 2 列）和 Value2（链接到 Date3 列）填充值，以便每一行都有值。填充应始终替换可见的最新值。

例如 columnn Date2 行 2019-01-30 10:05，对应列 Value1，同一行应具有值 3，因为那是 10:04 的最后更新值。

最后，对于 Date 列，所有早于 Date2 和 Date3 列的日期都应删除。这里行 2019-01-30 10:03.

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:04   9   
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:06    4 
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:04    3
   2019-01-30 10:05   
   2019-01-30 10:04
   2019-01-30 10:03

结果应该是：

    Date              Date2              Value1  Date3             Value2
   2019-01-30 10:09   2019-01-30 10:09    1      2019-01-30 10:09   5
   2019-01-30 10:08   2019-01-30 10:08    1      2019-01-30 10:08   5
   2019-01-30 10:07   2019-01-30 10:07    2      2019-01-30 10:07   5
   2019-01-30 10:06   2019-01-30 10:06    4      2019-01-30 10:06   9
   2019-01-30 10:05   2019-01-30 10:05    3      2019-01-30 10:05   9
   2019-01-30 10:04   2019-01-30 10:04    3      2019-01-30 10:04   9

【参考方案1】：

您似乎希望所有日期列中的日期值都相同，对吧？如果是，那么您只需将 Date 复制到 Date2 和 Date3。当您使用 Pandas 读取列时，缺失值将被读取为“NAN”，您可以将其替换为 DataFrame.fillna。

如果您已经阅读了列并希望它们被填充，那么一种天真的方法是将列用作 NumPy 数组：

$ Date1 = 日期 $ latest_value = value1[-1] $ updated_values = list(value1) + list (np.ones(len(Date1)-len(value1))